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🌐 Add Portuguese translation of `tutorial/extra-data-types.md` (#4077)

Co-authored-by: Lorhan Sohaky <[email protected]>
Co-authored-by: Sebastián Ramírez <[email protected]>
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Luccas Mateus 3 years ago
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      docs/pt/docs/tutorial/extra-data-types.md
  2. 1
      docs/pt/mkdocs.yml

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docs/pt/docs/tutorial/extra-data-types.md

@ -0,0 +1,66 @@
# Tipos de dados extras
Até agora, você tem usado tipos de dados comuns, tais como:
* `int`
* `float`
* `str`
* `bool`
Mas você também pode usar tipos de dados mais complexos.
E você ainda terá os mesmos recursos que viu até agora:
* Ótimo suporte do editor.
* Conversão de dados das requisições recebidas.
* Conversão de dados para os dados da resposta.
* Validação de dados.
* Anotação e documentação automáticas.
## Outros tipos de dados
Aqui estão alguns dos tipos de dados adicionais que você pode usar:
* `UUID`:
* Um "Identificador Universalmente Único" padrão, comumente usado como ID em muitos bancos de dados e sistemas.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* `datetime.datetime`:
* O `datetime.datetime` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15T15:53:00+05:00`.
* `datetime.date`:
* O `datetime.date` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `2008-09-15`.
* `datetime.time`:
* O `datetime.time` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str` no formato ISO 8601, exemplo: `14:23:55.003`.
* `datetime.timedelta`:
* O `datetime.timedelta` do Python.
* Em requisições e respostas será representado como um `float` de segundos totais.
* O Pydantic também permite representá-lo como uma "codificação ISO 8601 diferença de tempo", <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/#json-serialisation" class="external-link" target="_blank">cheque a documentação para mais informações</a>.
* `frozenset`:
* Em requisições e respostas, será tratado da mesma forma que um `set`:
* Nas requisições, uma lista será lida, eliminando duplicadas e convertendo-a em um `set`.
* Nas respostas, o `set` será convertido para uma `list`.
* O esquema gerado vai especificar que os valores do `set` são unicos (usando o `uniqueItems` do JSON Schema).
* `bytes`:
* O `bytes` padrão do Python.
* Em requisições e respostas será representado como uma `str`.
* O esquema gerado vai especificar que é uma `str` com o "formato" `binary`.
* `Decimal`:
* O `Decimal` padrão do Python.
* Em requisições e respostas será representado como um `float`.
* Você pode checar todos os tipos de dados válidos do Pydantic aqui: <a href="https://pydantic-docs.helpmanual.io/usage/types" class="external-link" target="_blank">Tipos de dados do Pydantic</a>.
## Exemplo
Aqui está um exemplo de *operação de rota* com parâmetros utilizando-se de alguns dos tipos acima.
```Python hl_lines="1 3 12-16"
{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
```
Note que os parâmetros dentro da função tem seu tipo de dados natural, e você pode, por exemplo, realizar manipulações normais de data, como:
```Python hl_lines="18-19"
{!../../../docs_src/extra_data_types/tutorial001.py!}
```

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docs/pt/mkdocs.yml

@ -61,6 +61,7 @@ nav:
- tutorial/first-steps.md
- tutorial/path-params.md
- tutorial/body-fields.md
- tutorial/extra-data-types.md
- tutorial/query-params-str-validations.md
- Segurança:
- tutorial/security/index.md

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